IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권1호
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pp.10-18
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2014
From the perspective of reducing the sampling cost of color images at high resolution, block-based compressive sensing (CS) has attracted considerable attention as a promising alternative to conventional Nyquist/Shannon sampling. On the other hand, for storing/transmitting applications, CS requires a very efficient way of representing the measurement data in terms of data volume. This paper addresses this problem by developing a measurement-coding method with the proposed customized Huffman coding. In addition, by noting the difference in visual importance between the luma and chroma channels, this paper proposes measurement coding in YCbCr space rather than in conventional RGB color space for better rate allocation. Furthermore, as the proper use of the image property in pursuing smoothness improves the CS recovery, this paper proposes the integration of a low pass filter to the CS recovery of color images, which is the block-based ${\ell}_{20}$-norm minimization. The proposed coding scheme shows considerable gain compared to conventional measurement coding.
본 논문에서는 높은 공간 상관도(spatial correlation)를 가지는 massive MIMO(multiple-input multiple-output) 시스템에서 Compressive Sensing 기반의 제한적 피드백 알고리즘을 제안한다. 현실적으로 많은 안테나를 설치하기 위해 기지국에서는 조밀한 uniform square array를 가정하였다. 또한 다중 사용자를 지원하기 위해 기지국에서는 영점강제(zero-forcing) 프리코더를 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 피드백 알고리즘이 기존의 random vector quantization 코드북 보다 더 좋은 성능을 보이고 피드백 오버헤드와 코드북 인덱스를 찾는 계산량이 감소함을 보였다.
Nguyen, Vu Quan;Son, Woo Hyun;Parfieniuk, Marek;Trung, Luong Tran Nhat;Park, Sang Yoon
ETRI Journal
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제42권3호
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pp.376-387
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2020
Massive computation of the reconstruction algorithm for compressive sensing (CS) has been a major concern for its real-time application. In this paper, we propose a novel high-speed architecture for the orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, which is the most frequently used to reconstruct compressively sensed signals. The proposed design offers a very high throughput and includes an innovative pipeline architecture and scheduling algorithm. Least-squares problem solving, which requires a huge amount of computations in the OMP, is implemented by using systolic arrays with four new processing elements. In addition, a distributed-arithmetic-based circuit for matrix multiplication is proposed to counterbalance the area overhead caused by the multi-stage pipelining. The results of logic synthesis show that the proposed design reconstructs signals nearly 19 times faster while occupying an only 1.06 times larger area than the existing designs for N = 256, M = 64, and m = 16, where N is the number of the original samples, M is the length of the measurement vector, and m is the sparsity level of the signal.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3559-3571
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2015
This paper addresses the problem of signal acquisition with a sparse representation in a given orthonormal basis using fewer noisy measurements. The authors formulate the problem statement for randomly measuring with strong signal noise. The impact of white Gaussian signals noise on the recovery performance is analyzed to provide a theoretical basis for the reasonable design of the measurement matrix. With the idea that the measurement matrix can be adapted for noise suppression in the adaptive CS system, an adapted selective compressive sensing (ASCS) scheme is proposed whose measurement matrix can be updated according to the noise information fed back by the processing center. In terms of objective recovery quality, failure rate and mean-square error (MSE), a comparison is made with some nonadaptive methods and existing CS measurement approaches. Extensive numerical experiments show that the proposed scheme has better noise suppression performance and improves the support recovery of sparse signal. The proposed scheme should have a great potential and bright prospect of broadband signals such as biological signal measurement and radar signal detection.
안테나 배열을 통한 방향 탐지는 여러 분야에서 활발하게 이루어지고 있는 연구 분야이다. Beamforming, Capon's method, maximum likelihood(ML), MUSIC 등과 같은 방향 탐지 알고리즘이 대표적이다. 최근 방향 탐지 이론은 압축센싱기법을 이용하여 신호의 희소도를 이용한 방법의 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중 하나인 신호의 데이터 행렬을 fitting하는 L1-SVD 알고리즘의 성능을 알아보기 위해 MUSIC 알고리즘과 비교하여 장단점을 알아본다.
Saputra, Oka Danil;Murti, Fahri Wisnu;Irfan, Mohammad;Putri, Nadea Nabilla;Shin, Soo Young
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권2호
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pp.130-134
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2018
Wireless capsule endoscopy (WCE) is considered as recent technology for the detection cancer cells in the human digestive system. WCE sends the captured information from inside the body to a sensor on the skin surface through a wireless medium. In WCE, the design of low-power consumption devices is a challenging topic. In the Shannon-Nyquist sampling theorem, the number of samples should be at least twice the highest transmission frequency to reconstruct precise signals. The number of samples is proportional to the power consumption in wireless communication. This paper proposes compressive sensing as a method to reduce power consumption in WCE, by means of a trade-off between samples and reconstruction accuracy. The proposed scheme is validated under channel constraints, expressed as the realistic human body path loss. The results show that the proposed scheme achieves a significant reduction in WCE power consumption and achieves a faster computation time with low signal error reconstruction.
본 논문에서는 3D 방송의 기본적인 원리를 설명하고 실감영상 CS 기술을 적용하여 데이터 용량을 줄이는 방식을 제안한다. 샘플링 이론과 CS 기술의 차이점을 설명하고 개념과 동작원리를 설명한다. 압축 센싱의 복원 알고리즘인 SS-CoSaMP(Single-Space Compressive Sampling Matched Pursuit) 와 AMP(Approximate Message Passing)를 소개하고 이를 이용하여 이미지 데이터를 압축 복원하여 비교한다. 계산시간을 비교하여 낮은 복잡도를 갖는 알고리즘을 판단한다.
압축 센싱에서 측정 행렬 A의 3s-Restricted Isometry Constant가 1/2 혹은 $1/\sqrt{3}$보다 작다면 모든 s-Sparse 벡터 $x{\in}R^N$는 측정 벡터 y=Ax 또는 잡음이 섞인 벡터 y=Ax+e로부터 Iterative Hard Thresholding (IHT) 알고리즘에 의해 복원될 수 있다. 하지만, 이러한 복원은 신호 획득 기법의 특정한 가정 하에서 실질적인 알고리즘들에 의해 보장된다. 복원을 위한 핵심적인 가정 중에 하나는 측정 행렬이 Restricted Isometry Property (RIP)를 만족해야만 하는 것인데, 이 조건은 압축 센싱의 실제 응용 환경에서 종종 만족되지 않는다. 본 논문에서는 이방성 (Anisotropic) 경우에서 Restricted Biorthogonality Property (RBOP)로 불리는 RIP의 일반화와 Oblique Pursuit으로 불리는 새로운 복구 알고리즘들을 분석한다. 또한, IHT 알고리즘들을 위해 Restricted Biorthogonality Constant의 관점에서 성공적인 Sparse 신호 복원에 대한 분석을 제시한다.
OFDM 기반 통신시스템에서 압축 센싱을 단계적으로 적용하여 임펄스 잡음과 클리핑 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 이 방법은 1단계로 적응적 임계값을 적용한 블랭킹 기법을, 2단계 및 3단계에서 압축 센싱 기법을 반복적으로 적용하며 판정 궤환을 통해 비트 오율을 점차 감소시킨다. 임펄스 잡음 채널에서 모의실험결과 비트 오율이 $10^{-5}$일 때 4.5dB의 SNR 이득을 얻을 수 있었다.
A photonic integrated interferometric imaging system possesses the characteristics of small-scale, low weight, low power consumption, and better image quality. It has potential application for replacing conventional large space telescopes. In this paper, the principle of photonic integrated interferometric imaging is investigated. A novel lenslet array arrangement and lenslet pairing approach are proposed, which are helpful in improving spatial frequency coverage. For the novel lenslet array arrangement, two short interference arms were evenly distributed between two adjacent long interference arms. Each lenslet in the array would be paired twice through the novel lenslet pairing approach. Moreover, the image reconstruction model for optical interferometric imaging based on compressed sensing was established. Image simulation results show that the peak signal to noise ratio (PSNR) of the reconstructed image based on compressive sensing is about 10 dB higher than that of the direct restored image. Meanwhile, the normalized mean square error (NMSE) of the direct restored image is approximately 0.38 higher than that of the reconstructed image. Structural similarity index measure (SSIM) of the reconstructed image based on compressed sensing is about 0.33 higher than that of the direct restored image. The increased spatial frequency coverage and image reconstruction approach jointly contribute to better image quality of the photonic integrated interferometric imaging system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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